Physical Activity in Multiple Sclerosis: Real-World Data From Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT BACKGROUND: Physical activity guidelines for multiple sclerosis (MS) were first published in 2013. Physical activity is safe and beneficial in MS, yet it is unclear if physical activity levels are changing in real-world settings. METHODS: The primary objective of this study is to determine if the physical activity levels of people with MS are changing. Between September 1, 2014, and February 22, 2022, when people first accessed a provincial MS drugs program in Saskatchewan, Canada, they were invited to complete the Godin Leisure-Time Exercise Questionnaire by mail. Scatter plots of total physical activity (TPA) and health contribution (HC) scores were generated from each person's questionnaire. Multivariable linear regression explored associations and interactions between disease-modifying treatment (DMT), sex, age, age at MS onset, and disease duration on physical activity level. RESULTS: The response rate was 50.8% (505 responses from 993 requests). Of the respondents, 69.7% were female; the mean age was 42.8 (± 11.5) years; median MS disease duration was 6.0 years (IQR, 2.0-14.0); and 47.4% had prior DMT exposure. There was no significant change in physical activity levels of new registrants over 7 years (regression slopes TPA: 0.71, P = .26; HC: 0.61, P = .21). Men reported higher physical activity levels than women (TPA: β = 11.95; P < .001; HC: β = 6.65; P < .001). There were interactions between age and disease duration on activity scores (TPA: β = 0.03; P = .003; HC: β = 0.03; P < .001). DMT exposure was not associated with physical activity. CONCLUSIONS: Physical activity levels of people with MS remained suboptimal for health benefits over a 7-year period. Future research should include how to use physical activity guidelines to impact real-world activity levels.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».